Zbudowałem AI Co-Foundera. Oto dlaczego.

Tworzę oprogramowanie od ponad 10 lat. W tym czasie odpaliłem mnóstwo projektów, wypuściłem na rynek sporo produktów i patrzyłem, jak większość z nich upada. Nie dlatego, że kod był słaby. Po prostu pomysły były nietrafione.

Schemat zawsze był ten sam: jarałem się nowym pomysłem, od razu brałem się za budowanie, spędzałem tygodnie (a czasem miesiące) na kodowaniu — tylko po to, by zorientować się, że rynek jest już zapchany, nie ma popytu, albo ktoś inny rozwiązał ten problem znacznie lepiej.

Narzędzia AI do kodowania wcale w tym nie pomogły, wręcz przeciwnie. Kiedy możesz dowieźć MVP w jeden weekend, pokusa, by olać walidację i po prostu budować, jest ogromna. Po co robić research, skoro można od razu klepać prototyp?

Bo szybkie budowanie złego produktu to wciąż budowanie złego produktu.

Problem, na który ciągle się natykałem

Za każdym razem, gdy wpadałem na nowy pomysł, wpadałem w tę samą pętlę ręcznego researchu:

• Googlowanie konkurencji, otwieranie 30 zakładek i gubienie wątku
• Próby oszacowania wielkości rynku na podstawie losowych wpisów na blogach i paywalli na Statista
• Pytanie znajomych, którzy mówili „brzmi spoko” (totalnie bezużyteczne)
• W końcu poddanie się z researchem i po prostu odpalenie edytora kodu

Ten proces był wolny, niespójny i mocno subiektywny. Wybierałem tylko te dane (cherry-picking), które potwierdzały to, w co i tak chciałem wierzyć. Klasyczna pułapka foundera.

To, czego tak naprawdę potrzebowałem, to coś, co spojrzy na mój pomysł z zerowym zaangażowaniem emocjonalnym i powie mi: oto kto już to robi, oto jak duży jest ten rynek w rzeczywistości, oto kto by za to zapłacił i oto gdzie są luki.

Mówiąc wprost: potrzebowałem mózgu inwestora VC, ale bez samego inwestora VC.

Więc go zbudowałem

Zacząłem budować narzędzie dla siebie. Na początku nic wielkiego — po prostu system, który potrafił przyjąć surowy opis pomysłu i przeprowadzić na jego podstawie ustrukturyzowany research.

Sercem jest system AI oparty na wielu agentach (multi-agent). Opisujesz swój pomysł na startup zwykłym językiem. A w tle, wyspecjalizowani agenci AI odpalają:

• Analizę konkurencji — kto już działa w tej przestrzeni, ile kasują, gdzie są luki
• Szacowanie wielkości rynku — TAM/SAM/SOM z prawdziwą metodologią, a nie wróżeniem z fusów
• Customer discovery — kto by za to zapłacił, jakie mają bolączki (pain points), jak kupują
• Walidację modelu biznesowego — unit economics, strategia cenowa, dopasowanie modelu przychodów

System ocenia twój pomysł w 7 wymiarach i daje ci szczerą kartę ocen. Pomyśl o tym jak o feedbacku od topowego inwestora — z tą różnicą, że zajmuje to minuty, a nie miesiące networkingu.

Dlaczego się tym dzielę

Pokazałem VibeCom kilku znajomym founderom. Każdy z nich poprosił o dostęp. Nie dlatego, że UI było ładne (na początku wcale nie było) — ale dlatego, że wyniki były autentycznie przydatne. Podejmowali realne decyzje na podstawie tego, co znalazł system.

Wtedy zdecydowałem, że zrobię z tego pełnoprawny produkt.

VibeCom jest już dostępny pod adresem vibecom.app.

Możesz zacząć za darmo. Plany Pro i Growth odblokowują głębszy research z większą liczbą zapytań i szczegółowymi raportami.

Jeśli jesteś builderem, który siedzi na kilku pomysłach i zastanawia się, na który z nich postawić swoje kolejne kilka miesięcy — to jest narzędzie, o którym marzyłem, gdy sam zaczynałem.

Co dalej

Buduję w modelu Building in Public, więc spodziewajcie się kolejnych wpisów o:

• Architekturze multi-agent i tym, jak ogarniam orkiestrację narzędzi
• Lekcjach z prompt engineeringu, czyli jak sprawić, by agenci AI robili rzetelny research
• Eksperymentach growth hackingowych i tym, co działa (lub nie) w dystrybucji

Jeśli przetestujesz VibeCom, daj znać, co myślisz. Czego brakuje? Co nie działa? Co sprawiłoby, że faktycznie użyłbyś tego przed startem kolejnego projektu?

Buduj mądrze. Najpierw waliduj.